[헬로티]

엔비디아는 도메인 최적화된 헬스케어용 오픈소스 프레임워크인 'MONAI(Medical Open Network for AI)'가 인공지능(AI) 기반 헬스케어 및 생명 과학용 '엔비디아 클라라(NVIDIA Clara)' 애플리케이션 프레임워크와 함께 제공될 예정이라고 밝혔다.

지난 4월 출시된 MONAI는 이미 주요 헬스케어 연구기관에서 채택되고 있다. MONAI는 파이토치(PyTorch) 기반의 프레임워크로, 산업별 데이터 처리, 고성능 훈련 워크플로우, 최첨단 접근법의 재현가능한 레퍼런스 구현을 통해 의료 영상용 AI 개발을 가능케 한다. 

MONAI는 새롭게 업데이트되는 클라라 제품의 일환으로, 최근 코로나19용으로 개발된 모델을 포함한 20개 이상의 사전 훈련된 모델뿐 아니라 훈련 시간을 최대 6배 가속화하는 엔비디아 DGX A100 GPU의 최신 훈련 최적화 기능과 함께 제공된다. 

미 매사추세츠 종합병원(MGH) 아티노울라 A. 마르티노스 바이오메디컬 이미징센터 QTIM 랩의 디렉터인 자야슈리 칼파시-크레이머(Jayashree Kalpathy-Cramer) 박사는 “MONAI는 헬스케어계의 파이토치가 돼 데이터 사이언티스트와 임상의들 간의 긴밀한 협업의 길을 열어주고 있다. MONAI는 전세계적으로 채택돼 연합학습(federated learning)을 통한 협업을 유도한다”고 말했다.

MONAI는 다양한 핼스케어 조직에서 채택되고 있다. DKFZ, 킹스칼리지 런던(King’s College London), 매스 제너럴(Mess General), 스탠포드(Stanford), 밴더빌트(Vanderbilt) 등이 이미징을 위해 AI 프레임워크를 채택할 예정이다. 

MONAI는 업계 선두의 이미징 대회부터 지난 9월 학부생을 포함해 40개국 550여 명의 등록자가 참석한 프레임워크 중심의 첫 부트 캠프에 이르는 다양한 행사에서도 사용되고 있다.

밴더빌트대 배넷 랜드만(Bennett Landman) 박사는 "MONAI는 헬스케어 솔루션을 위한 신뢰도 높은 딥러닝 프레임워크로 빠르게 자리잡고 있다. 연구에서 생산으로 이어지는 과정에서 AI 애플리케이션을 임상 치료에 통합하는 단계는 매우 중요하다"고 말했다. 

배넷 랜드만 박사는 "엔비디아는 커뮤니티 중심의 과학분야에 헌신하고, 학계가 생산 준비(production-ready)된 프레임워크에 기여할 수 있도록 도움으로써, 엔터프라이즈-레디 기능 구축을 위한 추가적인 혁신을 가능케 하고 있다"고 말했다.

한편, 엔비디아 클라라는 MONAI 커뮤니티에 AI 지원 주석, 연합학습, 생산 구현에 있어 최신 혁신 기술을 제공한다.

최신 버전은 AI 방사선 전문의가 10분의 1 정도의 클릭만으로도 딥그로우 3D(DeepGrow 3D)라는 새로운 모델을 통해 3D CT 데이터를 라벨링할 수 있어 AI 지원 주석에 획기적 전환점을 제공한다. 

간처럼 큰 장기의 경우 최대 250번 정도의 클릭으로 장기나 병변 영상을 영상별로 분할하거나 슬라이스별로 분할하는 방법은 시간이 많이 소요된다. 이러한 기존 방식 대신 사용자는 적은 클릭으로 장기를 분할할 수 있다.

포비아 Ai(Fovia Ai)의 F.A.S.T. AI 분할 소프트웨어, 엔비디아 클라라의 AI 지원 주석 툴, 새로운 딥그로우 3D 기능은 판독 시 방사선 전문의를 지원하고, 훈련 데이터 라벨링에도 사용될 수 있다. 포비아 Ai는 업계 최고의 PACS 뷰어에 통합된 DICOM 이미지를 검토할 수 있는 XStream HDVR SDK 스위트를 제공한다.

AI 지원 주석 기능은 풍부한 방사선 데이터세트를 활용할 수 있는 기회를 제공한다. 이는 최근 미 국립보건원(NIH) 암 이미징 아카이브에서 발행한 공공 코로나19 CT 데이터세트 라벨링 작업에 사용됐다. 라벨링된 데이터세트는 MICCAI가 승인한 코로나19 폐 병변 분할 챌린지(Lesion Segmentation Challenge)에 활용됐다.

클라라 연합학습은 코로나19 환자를 위한 일반화된 AI 모델 개발 연구를 위해 전세계 20개 병원과의 협업을 가능하게 했다. EXAM 모델은 코로나19 환자의 산소 요구량을 예측하고, NGC 소프트웨어 레지스트리에서 사용할 수 있다. 

뉴욕의 마운트 시나이 의료 시스템, 브라질의 디아그노스티코스 다 아메리카 SA, 영국의 NIHR 캠브리지 파이오메디컬 리서치 센터, 미 국립보건원에서 임상검증을 위해 평가가 진행 중이다.

스탠포드 바이오메디컬 데이터 사이언스, 방사선, 의학 교수인 다니엘 루빈(Daniel Rubin)은 “MONAI 소프트웨어 프레임워크는 이미징 기반의 딥러닝 모델을 훈련하고 평가하는 데 핵심 구성요소를 제공한다. MONAI의 오픈소스 접근법은 연합학습과 같은 발전에 기여하는 커뮤니티를 육성하는 데 도움이 되고 있다”고 말했다.

이외에도, 엔비디아는 클라라를 이미지 크기만으로 상용 오픈소스 AI 툴이 중단될 수 있는 디지털 병리학 애플리케이션 분야로 확장하고 있다. 병리학 조기 접근을 위한 클라라는 AI 애플리케이션의 훈련과 배치를 위한 레퍼런스 파이프라인을 포함하고 있다.

가치 기반 의료를 위한 런던 메디컬 이미징 및 AI 센터 CTO인 조지 카르도소(Jorge Cardoso)는 "헬스케어 데이터 상호운용성, 모델 구축 및 임상 경로 통합은 현장 고유의 전문 지식을 필요로 하는 점점 더 복잡하고, 긴밀해지고 있는 분야다. MONAI 프로젝트는 엔비디아 클라라 생태계와 함께 환자 진료를 개선하고 병원 운영을 최적화하는 데 도움을 줄 것이다”고 말했다.